7个研究背景和意义示例,教你写计算机梯度提升回归树论文

今天分享的是关于梯度提升回归树的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到梯度提升回归树等主题,本文能够帮助到你

基于B/S的保障性住房建设与管理信息系统的设计与实现

这是一篇关于保障性住房,管理系统,B/S架构,推荐系统,梯度提升回归树的论文, 主要内容为近年来,为了解决市场经济下出现的一系列住房难的问题,南京市住房保障和房产局不断加快各区域的保障性住房建设。保障性住房项目需要建设单位、市房改办处的共同参与,最后由保障对象来选房。由于南京市住房保障事业正处于调整转型、发展迅速的关键时期,保障性住房需求量大,以信息化手段推进住房保障建设中的各项工作显得尤为重要。为了实现南京市保障性住房项目的精细化、标准化管理,同时改善用房对象选房难的问题,本文研究并实现了一套基于B/S的保障性住房建设与管理信息系统。本文首先对国内外住房保障信息化建设现状进行了深入的调研,明确了本研究课题的任务目标和研究意义。分析了目前南京市住房保障系统所面临的问题,然后对南京市保障性住房建设与管理信息系统进行了需求分析,设计出合理的软件架构,并选择了合适的开发技术。其次,本文提出了基于时间衰减因子的梯度提升回归树房源推荐算法。首先对现有的推荐系统模型进行了研究,分析了不同模型的优缺点以及适用环境,最终设计了基于时间衰减因子的梯度提升回归树房源推荐模型。通过分析用户基本信息以及用户行为日志构建用户画像,然后根据房源特征以及用户画像对推荐模型进行训练,通过hyperopt框架对模型的超参数进行了搜索,并根据特征重要性进行了特征筛选,最后将模型结果与传统模型进行了对比分析。随后本文对基于B/S的保障性住房建设与管理信息系统进行了详细的设计与实现。从功能上,本文将系统划分为系统管理、项目立项、项目计划管理、项目信息审核、房源信息管理以及房源搜索推荐几个模块。系统开发主要采用了B/S架构,遵循软件领域经典的分层架构模式,使用了Spring Boot作为应用容器,Mybatis作为数据持久层框架,使用Shiro实现权限管理,使用Maven技术实现项目管理;另外,系统使用React构建组件以及HTML、CSS、JSX对系统前端界面进行了设计与开发。最后,本文将系统部署于Tomcat容器中。该系统经过在云端服务器的运行与测试,所有功能都运行正常,并具有较高的安全性以及扩展性,很好的满足了系统需求。该系统能够很好的解决保障性住房信息化建设过程中的问题,提高了项目的运作效率,有利于南京市保障性住房项目的实施和发展。

基于大数据分析的油田产量预警方法研究

这是一篇关于油田产量预警,关联分析,随机森林回归,梯度提升回归树,大数据的论文, 主要内容为随着油田信息化发展,石油企业的数据种类和数量不断增加,传统的油田产量分析方法和工具已经不再适用于当前的数据规模,也无法准确地给出产量异常警报。近年来大数据分析技术快速发展并得到不断完善,为综合考虑多指标因素分析油田产量预警提供了一个新思路。本文基于大数据分析方法和相关技术,以油田生产数据为基础,对油田产量预警方法进行了深入研究。首先针对大数据分析方法所需要的相关指标因素进行了分析,从各项指标的实际含义出发收集了众多影响因素,采用关联分析法确定了油田产量预警的指标体系。其次根据油田产量的数据特点和预警业务需求,建立了基于决策回归树、随机森林回归和梯度提升回归树的油田产量预警模型,并进行了实验和结果分析。最后基于三种预警模型,以IDEA为开发平台,Java为开发语言,结合大数据处理技术设计实现了油田产量预警系统,包括系统架构设计、功能设计等。基于大数据计算环境开发的应用服务展示层实现了系统功能图形化接口和分析结果可视化,产量数据分析层实现了油田产量预警数据的并行计算,产量数据存储层实现了数据的分布式存储,产量数据接入层实现了关系型数据库向分布式数据库的数据接入。通过实际数据测试,基于大数据分析的预警模型与系统在油田产量数据处理、分析和展示全流程方面表现出较好的效果。本文所研究的内容,对实现大数据背景下油田产量预警数据驱动决策、降低风险,推动油田生产过程信息化、自动化和智能化发展具有一定的借鉴意义。

基于B/S的保障性住房建设与管理信息系统的设计与实现

基于多行为融合的电商推荐系统研究与实现

这是一篇关于推荐系统,协同过滤,逻辑回归,梯度提升回归树,模型融合的论文, 主要内容为近年来,随着电子商务的发展,越来越多的消费者开始网上购物。一方面,消费者通过搜索的方式查找商品;另一方面,电子商务系统通过消费者的历史购买记录分析消费者的爱好,进而为消费者推荐与其爱好相近的商品。由于推荐可以有效地发现消费者潜在爱好的商品,对提高电子商务系统的销售业绩帮助明显,因而越来越受到各大电商的重视。作为中国乃至全球最大的电商之一,阿里巴巴2014年举办了一场大数据竞赛。此次竞赛基于天猫海量用户真实的访问数据,通过分析用户过去4个月的访问日志,发现用户的爱好,进而为用户推荐商品。本文正是基于这场竞赛,研究了如何在对用户和商品属性信息缺乏了解的情况下,根据用户访问天猫商品的历史记录,实现对用户的个性化推荐。我们首先使用了推荐领域应用比较广泛的协同过滤技术。协同过滤依赖于用户对商品的评分,受竞赛数据限制,在缺乏用户评分的情况下,我们融合用户的多种行为类型,通过分析用户对商品的访问日志构建用户对商品的评分表,然后使用皮尔逊相关性度量商品的相似度并完成推荐。由于电子商务系统中商品种类众多,用户访问过的商品只占商品总数的很小一部分,导致用户对商品的评分十分稀疏,使得使用协同过滤计算的商品相似度准确率较低,因而推荐效果较差。为了避免这个问题,我们引入了两种基于回归的方法,即逻辑回归和梯度提升回归树通过预测用户将来购买商品的概率来为用户实现推荐。本文从数据预处理、噪音数据消除、特征提取、特征选择、平滑处理、正则化处理等多个方面详述了如何使用逻辑回归和梯度提升回归树构建推荐系统。逻辑回归本质上是一个线性回归,梯度提升回归树是一个基于树的回归,对空间的划分能力比逻辑回归更强,因而推荐效果比逻辑回归更佳。最后,我们又提出两种模型融合的模型,通过融合多种推荐模型的结果,产生更佳的推荐集。我们的实验结果表明,在数据量较大的情况下,使用逻辑回归和梯度提升回归树实现推荐系统的效果要明显好于传统的协同过滤方法。通过对推荐模型做进一步的融合,推荐效果可以得到进一步的提升。

基于运行数据的A320推力管理仿真研究

这是一篇关于推力管理仿真,梯度提升回归树,QAR数据,飞机维护模拟器的论文, 主要内容为飞机维护模拟器是面向机务人员培训开发的仿真设备,为结合飞行过程对机务人员培训,其通常具备飞行仿真功能。发动机推力管理仿真是实现飞机维护模拟器飞行仿真的关键组成部分。与专业的飞行模拟器相比,飞机维护模拟器对飞行仿真的仿真度要求相对较低,故在其发动机推力管理仿真中,可使用飞机实际运行数据建模。因此,本文提出一种基于反向建模和快速存取记录器(QAR)数据的飞机推力管理仿真方法。具体研究内容如下:首先,研究QAR数据的预处理,为后续建模分析建立良好的数据基础。针对QAR数据中的高频噪声,运用自适应完备集合经验模态分解(CEEMDAN)算法将原始数据自适应分解成一组固有模态函数(IMF),并采用散布熵判断各IMF的噪声含量。若IMF中的有用信号完全被噪声掩盖,则予以去除。将处理后的IMF叠加,得到滤波后的飞行数据。针对QAR数据采样率较低的问题,采用三次样条插值对其重采样,以提高建模精度。其次,基于不同飞行阶段飞机的受力分析和处理后的QAR数据,通过理论计算和发动机推力计算模型正向推导出发动机N1值。利用推导出的N1与QAR记录N1的差值估计推力计算模型的误差,基于多元回归分析对该误差进行拟合,作为发动机推力计算模型的修正项,以提高发动机推力计算模型的机型仿真度。再次,依据民机推力管理系统的基本原理,采用Min-Max控制结构仿真设计A320飞机的推力管理逻辑。针对Min-Max仿真控制结构中缺乏的推力极限值计算模型,提出基于梯度提升回归树(GBRT)和QAR数据的推力极限值建模方法,并分别建立不同情况下的推力极限值计算模型。与支持向量回归、BP神经网络方法所建模型进行对比,实验结果表明GBRT拟合得到的推力极限值与真实值相差最小。最后,利用建立的A320推力极限值计算模型和Min-Max推力管理逻辑结构,基于MATLAB/Simulink建立推力管理仿真模块,并结合A320飞机维护模拟器仿真平台,进行仿真实验分析。结果表明,推力管理仿真模块作用下的飞机性能参数与QAR参考数据有一定差异,但变化趋势基本一致,可有效满足飞机维护模拟器推力管理仿真的要求。